Notice bibliographique
Résumé
Cela ne manque jamais de m’etonner : lorsque des chirurgiens discutent, il y en a toujours un qui se plaint que le temps de roulement dans sa salle d’operation est trop long. Il y a d’autres plaintes que j’entends couramment : le premier patient de la journee n’a pas ete transporte a temps a la salle d’operation, le prepose aux patients a appele pour dire qu’il etait malade, les infirmieres ne sont jamais pretes a temps, quelqu’un m’a « vole » ma plage horaire ou il y avait la mauvaise table chirurgicale dans ma salle d’operation. Ces raisons constituent une litanie de plaintes. L’optimisation des soins de sante est un sujet qui a enfin de l’importance au Canada. Les listes d’attente font maintenant les manchettes et embarrassent les administrateurs d’hopitaux, du moins dans certaines provinces. Les listes d’attente pourraient determiner a l’avenir les ressources des hopitaux. Les retards en chirurgie deviennent davantage critiques pour les etablissements. Ce numero du Journal canadien de chirurgie presente deux articles originaux sur les retards dans les blocs operatoires au Canada. Wong et ses collaborateurs1 ont aborde d’un angle particulier les donnees reunies et analysees par un chirurgien au cours d’une periode de neuf ans. Le personnel de la salle d’operation ne semble pas avoir ete informe de la consignation des retards. Dans la moitie des cas a l’etude, il y a eu retard : les pannes d’equipement et le patient arrive en retard a la salle d’operation en sont les deux principales causes. Wright et ses collaborateurs2 ont analyse les retards apres un exercice d’information des equipes chirurgicales. Les membres du personnel de la salle d’operation etaient au courant de l’exercice et, en theorie, tous essayaient d’optimiser le soin des patients. Les raisons les plus frequentes du retard etaient la disponibilite du chirurgien et de l’anesthesiste et le manque de preparation des patients. L’exercice a reduit les retards dans le debut des interventions. Le meilleur taux de debut a temps a toutefois ete de 60%. Certes, beaucoup d’etablissements se sont livres a cet exercice pour une raison ou pour une autre. Le notre a essaye a plusieurs reprises d’analyser la circulation a la salle d’operation. Les exercices ont inclus une approche 6-sigma, un examen Qmentum et l’initiative d’une ecole de MBA, notamment. Apres cinq ans, nous n’avons pas encore vu les rapports finals et encore moins les resultats de ces etudes. Comme l’ont signale Wright et ses collaborateurs2, nous avons constate que le « caucus » est un moyen efficace de mobiliser le personnel de la salle d’operation. Nous avons aussi observe que l’obligation de modifier leur horaire de la matinee irrite les chirurgiens et que si un medecin n’a pas participe a au moins une partie de la conception des etudes, a leur realisation ou a l’interpretation des resultats, la principale raison du retard etait attribuable a « une mauvaise reservation » ou a « l’absence du chirurgien ». Ces constatations contredisent celles de Wong et de ses collaborateurs1, qui signalent que la plupart des retards sont attribuables a des raisons qui n’ont rien a voir avec le chirurgien. Les problemes presentes dans ces deux articles sont ceux que vivent les chirurgiens tous les jours. Nous devons participer davantage a la collecte et a l’analyse des donnees si nous voulons que le processus d’optimisation avance. Les resultats seront interpretes differemment, selon les personnes qui auront reuni et analyse les donnees. C’est pourquoi nous devons participer le plus possible a l’exercice afin de rendre les resultats plus significatifs pour le vecu quotidien des chirurgiens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».